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为提高传统协商自学习能力,利用多agent智能技术,建立基于黑板模型的协商框架,构建五元组协商模型,采取Q-强化学习算法,给出一种协商策略;使用RBF神经网络进一步优化协商策略,预测对手信息并调整让步幅度。通过算例验证该方法的可行性和有效性,通过与未改进的Q-强化学习算法对比,该方法可增强协商agent的自学习能力,缩短协商时间,提高冲突消解效率。